Discusión de operadores involucrados en un proceso de calibración mediante algoritmos genéticos para un modelo de calidad del agua de corrientes superficiales trabajando con la herramienta Qual2Kw

Autores/as

  • Ismael Leonardo Vera-Puerto Universidad de Concepción
  • Jaime Andrés Lara-Borrero Pontificia Universidad Javeriana

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.redin.14933

Palabras clave:

algoritmos genéticos, calibración, modelo de calidad del agua, Qual2Kw

Resumen

Al inicio del proceso de calibración de un modelo de calidad del agua, empleando la herramienta computacional Qual2kw que incluye un algoritmo genético como herramienta matemática para calibración, es necesario introducir algunos operadores para el inicio del proceso de calibración que busca la mejor combinación de constantes que representen la realidad de la corriente en cuanto a su calidad de agua. En este trabajo, se realizan recomendaciones generales sobre tres operadores que utiliza el algoritmo genético: la semilla empleada, el número de generaciones y el número de poblaciones; principalmente estos dos últimos resultan importantes, porque implican tiempos computacionales asociados, puesto que una combinación que genere muchas corridas podría no presentar variaciones significativas en el ajuste total del modelo, de tal manera que una combinación "óptima" podría dar buenas soluciones en tiempos razonables. Este trabajo encuentra que efectivamente hay puntos donde la mejora en la calidad del ajuste no aumenta más de un 5% en variación al valor obtenido por la función de error. Por tanto, es posible recomendar ciertos valores para emplear por parte del modelador al momento de emplear esta herramienta.

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Citas

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Publicado

2013-03-20

Cómo citar

Vera-Puerto, I. L., & Lara-Borrero, J. A. (2013). Discusión de operadores involucrados en un proceso de calibración mediante algoritmos genéticos para un modelo de calidad del agua de corrientes superficiales trabajando con la herramienta Qual2Kw. Revista Facultad De Ingeniería Universidad De Antioquia, (50), 77–86. https://doi.org/10.17533/udea.redin.14933